Na Tabela 9 são apresentados os resultados do Modelo (16) que possui o conceito ENADE como variável dependente e nos casos em que há possibilidade os regressores consideram as despesas com hospital universitário.
Tabela 9: Estimação com efeitos fixos (variável dependente ENADE considerando HU) – Modelo (16)
Variável dependente: ENADE
Método: Painel Mínimos Quadrados
Amostra: 2004 2009
Observações incluídas: 6
Cross-sections incluídas: 50
Informações pooled (balanceadas) totais: 271 Erro-padrão e covariância cross-section SUR (PCSE)
Variável Coeficiente Erro-Padrão Estatística t Probabilidade
CONSTANTE 3,6771 0,6788 5,4168 0,0000 TAM 0,0000 0,0000 -0,0471 0,9624 CCAEHU 0,0000 0,0000 2,2040 0,0286* AIPE -0,0376 0,0258 -1,4538 0,1475 AIFEHU 0,0726 0,0245 2,9656 0,0034* FEPEHU 0,1513 0,0996 1,5183 0,1305 GPE 0,1202 0,3901 0,3080 0,7584 GEPG -0,1060 2,0689 -0,0512 0,9592 CAPES 0,0005 0,1048 0,0043 0,9966 IQCD -0,2788 0,1373 -2,0304 0,0436* TSG 0,3820 0,1938 1,9718 0,0500* R2 0,7279 Estatística F 8,6115
R2 ajustado 0,6434 Prob. (Est. F) 0,0000
Fonte: Elaboração própria.
Legenda: * indica significação ao nível de 5%
Os resultados apontam que as variáveis: Custo Corrente/Aluno Equivalente (CCAEHU), Aluno Tempo Integral/Funcionário Equivalente (AIFEHU), Índice de qualificação do corpo docente (IQCD) e Taxa de sucesso na graduação (TSG) foram significantes ao nível de 5%.
Os indicadores CCAEHU e TSG foram significantes e os coeficientes apresentaram sinal positivo, corroborando com o que foi previsto nas hipóteses da pesquisa.
Logo, os resultados indicam que um dispêndio maior impacta positivamente o desempenho dos alunos, uma vez que um maior gasto pode oferecer ao aluno infraestrutura e serviços adequados à sua boa formação. O resultado diverge do constatado por Freire, Crisóstomo e De Castro (2008).
Cabe alertar, que o coeficiente da variável CCAEHU teve um valor pequeno, próximo de zero, e como ressalta Hanushek (2003) ao fazer uma revisão de literatura nos Estados Unidos e no âmbito internacional, aumentar gastos com educação nem sempre é sinônimo de qualidade. O ideal é buscar políticas educacionais que equalizem os recursos de forma eficaz.
Por sua vez, a TSG informa se o aluno está se formando no tempo previsto, portanto, os resultados permitem inferir que à medida que o aluno cumpre o currículo do curso no tempo imaginado como ideal, ele terá um melhor desempenho. Esse resultado corrobora os resultados visualizados no questionário respondido pelos dirigentes, pois estes atribuíram o maior grau de importância, dentre os indicadores analisados, à TSG.
Diferentemente do observado para as variáveis CCAEHU e TSG os regressores AIFEHU e IQCD, apesar de significantes apresentaram coeficientes com sinais distintos do que foi previsto nas hipóteses da pesquisa.
O AIFEHU mensura quantitativamente o apoio que é dado aos alunos pelo corpo técnico. Esperava-se que quanto menor fosse essa relação, tanto maior seria o apoio dado aos estudantes e melhor seria o desempenho acadêmico. No entanto, observou-se o contrário, quanto maior o número de funcionários, menor foi a nota do aluno no conceito ENADE. O contato dos funcionários no desenvolvimento acadêmico dos alunos é indireto, pois eles têm papel fundamental na área meio (setor de compras, finanças, contabilidade etc.), conforme foi observado pelos dirigentes e destacado no questionário utilizado nesta pesquisa.
Cabe salientar que funcionários terceirizados integram a base de cálculo do AIFE. Desse modo, destacam-se alguns aspectos que levaram à terceirização no serviço público: (1) extinção de cargos pela Lei nº. 9.632 (1998), cargos relativos à limpeza, conservação, vigilância e serviços gerais; (2) Ajuste fiscal na década de 1990; (3) busca por um modelo mais eficiente e econômico. Esses fatores levaram o setor público a copiar o modelo de terceirização do setor privado, implantado no Brasil pelas montadoras de automóveis (GONÇALVES, 2006).
A previsão era de que apenas os cargos extintos fossem substituídos por terceirizados, ou seja, houve o foco do governo na área fim e prestadoras de serviço disponibilizavam profissionais de limpeza, segurança, motoristas. Contudo, passou a ocorrer a contratação de mão de obra terceirizada sem previsão legal para trabalhar na área administrativa, sobretudo nas universidades federais e em seus hospitais universitários. Essa situação foi detectada pelo Ministério Público da União e pelo TCU que obrigou o Estado a gradativamente substituir esses profissionais contratados irregularmente por servidores concursados (MPOG, 2010).
A situação apresentada demonstra que setores estratégicos das universidades estavam nas mãos de prestadores de serviço, que possuem vínculo empregatício frágil e muitas vezes não são capacitados para ocupar tais funções, enquanto o ideal seria que fossem ocupados por servidores públicos. Essa pode ser uma justificativa para a disfunção encontrada nos resultados do indicador aluno tempo integral/funcionário equivalente.
Essa situação da terceirização, coaduna com o isomorfismo mimético, apresentado por DiMaggio e Powell (1983), pois o Estado por estar vivendo um cenário econômico desfavorável “imitou” um modelo do setor privado, a contratação de prestadores de serviços para áreas que não fossem a finalística da organização.
Cabe destacar que o REUNI está possibilitando o aumento do número de funcionários das universidades federais, como foi destacado na Seção 4.1, e por isso se espera que no curto, no máximo, no médio prazo, essa situação seja revertida.
Por sua vez, o resultado relativo à qualificação dos docentes é intrigante, pois leva ao entendimento de que quanto maior a titulação do professor tanto menor será o desempenho do aluno. Palazzo e Gomes (2009) alertam que existem poucos estudos sobre as características do professor que trazem impacto no rendimento do aluno de nível superior, mas, no âmbito da educação básica, a literatura é extensa.
Albernaz, Ferreira e Franco (2002) e Cassassus (2002) encontraram efeito positivo entre o nível de escolaridade do professor e o desempenho de discentes da educação básica, por outro lado Mello e Souza (2005), ao analisar escolas municipais do Rio de Janeiro, encontrou efeito negativo da formação do professor ao desempenho de seus educandos, resultado semelhante ao encontrado na pesquisa em tela.
No contexto do ensino superior, Cruz, Corrar e Slomski (2008) ao analisar o impacto dos docentes no desempenho dos alunos de Contabilidade no Exame Nacional de Cursos constataram que os professores tiveram influência no desempenho discente, sob três aspectos: domínio atualizado das disciplinas ministradas, técnicas de ensino empregadas e recursos didáticos utilizados.
Não há um consenso na literatura sobre o efeito exercido pelos docentes no desempenho discente, entretanto ao analisar o resultado encontrado para o IQCD deve-se chamar a atenção para o cálculo desse indicador, que é composto da média ponderada da titulação dos professores, com os seguintes pesos: 1 se for apenas graduado; 2 se for especialista; 3 se for mestre; e 5 se for doutor. Percebe-se que um professor doutor tem um impacto significativo nesse indicador.
Desta feita, temos de considerar que no âmbito das universidades federais o professor normalmente é obrigado a ministrar aula na graduação, mas somente os doutores é que podem lecionar na pós-graduação stricto sensu. Logo, um professor especialista ou mestre envidará todos seus esforços para a graduação, enquanto um doutor terá de equilibrar a atenção com a graduação e com a pós, além de projetos de iniciação científica, cargos de chefia que só podem ser ocupados por doutores e a busca por financiamentos internos e externos, como os programas de apoio à pesquisa oferecidos pela CAPES e pelo CNPq.
No Brasil, é possível perceber “a existência, muitas vezes, de uma “dupla rede” no ensino superior: na graduação a docência, na pós-graduação a pesquisa” (CURY, 2004, p. 787). Contudo, a avaliação da pós-graduação é muito mais exigente do que na graduação. Na pós, os cursos são avaliados, mas o professor também é avaliado diretamente pela sua produção científica.
Lemos (2011, p. 108) acrescenta que:
A pós-graduação, que deveria capacitá-lo para ser um professor universitário (mestre de nível superior) e um cientista (doutor em uma área do conhecimento), tem aumentado a sua especialização técnica em um assunto e em técnicas de pesquisa. O resultado é que os professores se preparam mais para a dimensão de especialista e de pesquisador do que em relação às demais exigências.
Em razão do exposto, pode-se inferir que os mais titulados, pelo acúmulo de funções dentro da instituição como destacado por Lemos (2011), podem não dar prioridade ao processo de ensino-aprendizagem com os graduandos. Fato este que pode influenciar negativamente a relação do indicador IQCD com o desempenho mensurado no ENADE. Salienta-se que esse cenário foi alertado pelos dirigentes no questionário, na parte dos comentários a este indicador.
Ademais, na Tabela 10, apresentam-se os resultados do modelo (17) que possui o conceito ENADE como variável dependente e não leva em consideração as despesas com hospital universitário.
Os resultados foram bem semelhantes ao constatado no modelo anterior que considerou as despesas com o hospital universitário, pois as variáveis explanatórias CCAE, AIFE e IQCD foram significativas e com os mesmos sinais. Cabe destacar que, a 5%, em comparação ao outro modelo apenas a TSG não foi significante, no entanto se o nível de erro da probabilidade fosse expandido a 10% essa variável também poderia ser considerada significante.
Tabela 10: Estimação com efeitos fixos (variável dependente ENADE sem HU) – Modelo (17)
Variável dependente: ENADE
Método: Painel Mínimos Quadrados
Amostra: 2004 2009
Observações incluídas: 6
Cross-sections incluídas: 50
Informações pooled (balanceadas) totais: 269 Erro-padrão e covariância cross-section SUR (PCSE)
Variável Coeficiente Erro-Padrão Estatística t Probabilidade
CONSTANTE 3,5720 0,7613 4,6918 0,0000 TAM 0,0000 0,0000 -0,1091 0,9132 CCAE 0,0000 0,0000 2,3753 0,0185* AIPE -0,0260 0,0313 -0,8282 0,4085 AIFE 0,0435 0,0227 1,9191 0,0564* FEPE 0,0703 0,1646 0,4270 0,6698 GPE 0,1902 0,4377 0,4345 0,6644 GEPG 0,2585 2,0927 0,1235 0,9018 CAPES 0,0325 0,1018 0,3189 0,7501 IQCD -0,2620 0,1276 -2,0533 0,0413* TSG 0,3575 0,2107 1,6965 0,0913 R2 0,7267 Estatística F 8,4756
R2 ajustado 0,6410 Prob. (Est. F) 0,0000
Fonte: Elaboração própria.
Legenda: * indica significação ao nível de 5%